web-dev-qa-db-ja.com

パッケージpython-software-propertiesは利用できません

Torchをインストールしようとしていますが、torch.ch/docs/getting-started.html#で2番目のコマンドを実行するたびにこれを取得し続けます。ただし、最初のコマンドは正常に動作します。

test@test-VirtualBox~$ cd ~/torch; bash install deps;       
Get:1 http://security.ubuntu.com/ubuntu cosmic-security InRelease [79.6 kB]         
Hit:2 http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu cosmic InRelease         
Get:3 http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu cosmic-updates InRelease [83.2 kB]            
Hit:4 http://ppa.launchpad.net/webupd8team/Java/ubuntu cosmic InRelease              
Hit:5 http://us.archive.ubuntu.com/ubuntu cosmic-backports InRelease                       
Fetched 163 kB in 2s (82.8 kB/s)               
Reading package lists... Done             
Updated successfully.               
Reading package lists... Done                
Building dependency tree             
Reading state information... Done
Package python-software-properties is not available, but is referred to by another package.            
This may mean that the package is missing, has been obsoleted, or        
is only available from another source         
However the following packages replace it:         
  software-properties-common         

E: Package 'python-software-properties' has no installation candidate

Ubuntu 18.10を実行しています。私は文字通り2日ほどUbuntuを使っていますが、何をしているのか分かりません。私はしばらくの間どこでも検索しましたが、うまくいく解決策を見つけることができませんでした、私は試しました

Sudo apt-get install software-properties-common

しかし、それはうまくいきませんでした。

aptpackage-managementupdatespythondpkg
2
Allen Ho

関連質問： 18.04でTorchをインストールしようとすると、エラーパッケージ 'python-software-properties'にインストール候補がありません

CUDA 9.0を使用してUbuntu 18.04にTensorFlowとPyTorchをインストールします

  1. NVIDIAドライバーのバージョンを確認してください。

    最初に確認する必要があるのは、グラフィックカード用のNvidiaドライバーがインストールされていることです。 tensorflow-gpuをインストールするには、グラフィックスカードが少なくともNVIDIAコンピューティング3.0をサポートしている必要があります。

    nvidia-smiを使用して、インストールしたグラフィックドライバーを確認できます。次のような出力が表示されます。

    nvidia-smi

  2. CUDA Toolkit 9.0をインストールします。

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive にアクセスして、Ubuntu 17.04用の実行ファイルのダウンロードを取得します。これはUbuntuの異なるバージョン用ですが、必要なものをインストールするために入手できます。バージョン9.0を見つけるには、従来のダウンロードアーカイブページに移動する必要があります。それ以外の場合は、ソフトウェアソースにppa：graphics-drivers/ppaを追加し、Sudo apt updateを実行し、nvidia-driver-410をインストールする必要があります。CUDAToolkit 9.0の代わりにCUDA Toolkit 10.0をインストールできます。

    次のリンクをクリックしてください： CUDA Toolkit 9.0 Downloads

    そのファイルを入手したら、端末でファイルがダウンロードされた場所に移動し、次のように同じファイルがあることを確認します。

    $ ls 
 cuda_9.0.176.1_linux.run cuda_9.0.176.2_linux.run 
 cuda_9.0.176.3_linux.run cuda_9.0.176_384.81_linux.run

    次に、次のコマンドを実行します。

    Sudo chmod +x cuda_9.0.176_384.81_linux.run
./cuda_9.0.176_384.81_linux.run --override

    利用規約に同意し、サポートされていない構成でインストールする場合は「はい」、「Linux-x86_64 384.81用のNVIDIA Accelerated Graphics Driverをインストールしますか？」と答えます。

    新しいドライバーをインストールすることに同意しないことを確認してください。私の経験では、そうするとシステムが不安定になることがよくあります。プロンプトに従って、デフォルトのインストール場所を使用してツールキットをインストールします。

    提供されているパッチも適用します。

    Sudo chmod +x cuda_9.0.176.1_linux.run  
Sudo chmod +x cuda_9.0.176.2_linux.run  
Sudo chmod +x cuda_9.0.176.3_linux.run  

./cuda_9.0.176.1_linux.run  
./cuda_9.0.176.2_linux.run  
./cuda_9.0.176.3_linux.run

  3. CUDNN 7.1.4をインストールします。

    これをダウンロードするには、Nvidiaアカウントを使用してログインする必要があります。サインアップしてからダウンロードしてください。

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download にアクセスして、CUDNN 7.1を入手してください。再度ダウンロードアーカイブページに移動し、インストールしたCUDA 9.0のバージョン7.1を見つけます。 cuDNN v7.1.4 Linux用ライブラリ というリンクをダウンロードします。これにより、アーカイブをダウンロードし、解凍して内容を正しい場所に移動できます。

    CUDNNのアーカイブダウンロードページには多くのオプションがあります。 CUDA 9.0用のLinuxファイルのライブラリを取得します。

    ダウンロードしたら、アーカイブを解凍し、CUDA 9.0をインストールするディレクトリにコンテンツを移動します。

    tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz # unpack the archive

    解凍したコンテンツをCUDAディレクトリに移動します。

    Sudo cp -P cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-9.0/lib64/  
Sudo cp  cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/

    すべてのユーザーに読み取りアクセス権を付与します。

    Sudo chmod a+r /usr/local/cuda-9.0/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

  4. Libcuptiをインストールします。

    Sudo apt install libcupti-dev

CUDAのインストール後のアクションを実行します

TensorFlowはCUDAインストールを見つけて適切に使用できるため、これらの行を~/.bashrcまたは~/.zshrcの最後に追加する必要があります。

export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

次の手順に進む前に端末を再起動するか、source ~/.bashrcを実行します

TensorFlow GPUをインストールする

最後に、tensorflow-gpuを実行します：

Sudo apt install python-pip python3-pip      
pip install --upgrade tensorflow-gpu

システムPythonパッケージをいじる必要がないように、TensorFlowをvirtualenvにインストールすることをお勧めします。 TensorFlowの公式インストール手順 にはさまざまなオプションがあり、最適なものを選択できます。 virtualenvルートを選択する場合、virtualenvwrapperを使用することを強くお勧めします。これにより、virtualenvの使用がはるかに簡単になります。

pythonを使用して新しいPythonインタープリターを開き、次のコマンドを実行することにより、動作するすべてをテストできます。

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

すべてが正常に機能した場合、GPUが次のような出力の一部としてリストされます。

[name: "/device:CPU:0"
 device_type: "CPU"
 memory_limit: 268435456
 locality {
 }
 incarnation: 182532294431716449, name: "/device:GPU:0"
 device_type: "GPU"
 memory_limit: 10498270823
 locality {
   bus_id: 1
   links {
     link {
       device_id: 1
       type: "StreamExecutor"
       strength: 1
     }
   }
 }
 incarnation: 14673206105771676974
 physical_device_desc: "device: 0, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1", name: "/device:GPU:1"
 device_type: "GPU"
 memory_limit: 10917150720
 locality {
   bus_id: 1
   links {
     link {
       type: "StreamExecutor"
       strength: 1
     }
   }
 }
 incarnation: 16384320033882398672
 physical_device_desc: "device: 1, name: GeForce GTX 1080 Ti, pci bus id: 0000:02:00.0, compute capability: 6.1"]

このWebページ には、WebブラウザーでTensorFlowコードを実行できるインタラクティブなTensorFlowチュートリアルがいくつかあります。

PyTorchをインストールする

オプションで、pipを使用している場合

pip3 install https://files.pythonhosted.org/packages/d3/91/1b2871d6c8ca079254deae5872af32e02e9a85f07dd0834e8b3489ce138f/torch-0.4.1.post2-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl   
pip3 install torchvision

トーチをダウンロードするための上記のリンクが壊れている場合は、 this answer の指示に従って現在のリンクに更新します。

python3で新しいPythonインタープリターを開き、次のコマンドを実行して、PyTorchをテストできるようになりました。

import torch
torch.cuda.is_available()

# True 

import torch
torch.cuda.get_device_name(0)

# 'GeForce GTX 1080 Ti'

import torch
torch.cuda.device_count()

# 2

ソース： Censor 9.0でUbuntu 18.04 LTSにTensorflow、PyTorchをインストール から更新

2
karel

Torchフォルダーの「install-deps」ファイルを開きます。 178行目に移動します。Sudo apt-get install -y python-software-propertiesをSudo apt-get install -y software-properties-commonに変更します。

2
Vedronor